Bir Fotovoltaik Güç Sisteminin Üretiminin Çok Boyutlu Tahmin Filtreleri ile Modellenmesi
Akıl l ı şebekeler i le birlikte farklı üretim kaynaklarının şebekeye entegre edilebilmesi, yenilenebilir enerjika yna klarını daha da özel bir noktaya getirmiştir. Bu kaynakların hem sürdürülebilir hem de çevre dostuol maları en büyük a vantajlarıdır. En önemli yenilenebilir enerji kayna kl a rında n bi ri s i ol a n güneşten,el ektrik üretecek bi r s i s temi n ta s a rımı ve yöneti mi i çi n bu s i s temden üreti l ecek gücün ta hmi nedi lebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Afyon Kocatepesi Üniversitesi kampüs alanına tesis edilmişbi r güneş enerji sisteminin üretiminin doğru bir şekilde ta hmi n edi l mes i a ma çl a nmıştır. Bu a ma çl aüreti m tesisinden toplanan bir yıl lık veriler kullanılmış ve modelleme için çok boyutlu doğrus a l ta hmi nfi l treleri (MDLPF) kullanılmıştır. Saatlik olarak toplanan bir yıllık sıcaklık, üretim ve güneş ışınımı verileri ,s a tırları günlere, sütunları saatlere karşılık gelen resimlere çevrilmiş ve uygun filtre şablonu kullanıla ra kgüç s i steminin üretimi modellenmiştir. El de edilen sonuçlar MDLP fi ltrelerin güç s i s temi ni n üreti mi nimodel l emedeki ba şa rıs ını orta ya koymuştur.
Modeling of a Photovoltaic Power Unit’s Generation by Multi- dimensional Linear Prediction Filters
Integration of different production resources to the gri d by the development on smart gri ds, renewable energy resources ha ve been brought to a more s peci fi c poi nt. The grea tes t a dva nta ge of thes e res ources i s that they a re both s ustainable a nd environmentall y fri endl y. To des i gn a nd ma na ge a n el ectricity production system from the s un whi ch i s one of the mos t i mporta nt renewa bl e energy s ources, prediction of the energy which will be produced is very i mportant. In this s tudy, i t i s a i med to predi ct the production of the solar energy s ystem that is built on ca mpus a rea of the Afyon Koca tepe Uni versity. For this purpose, one-year data collected from PV s ystem is us ed a nd mul ti -di mens i ona l l i near prediction filters a re used for modeling. One year temperature, production a nd s ol a r ra di a ti on da ta which are collected hourly, a re converted to i mages which one’s rows and columns correspond to da ys a nd hour, respectively a nd the production of the power sys tem is modeled by us i ng proper fi l ter template. Obtained results prove that the MDLP fi l ters ha ve a good performa nce on model i ng the producti on of the power s ys tem.
___
- Akarslan E, Hocaoǧlu FO, Edizkan R. "A novel M-D (multi-
dimensional) linear prediction filter approach for
hourly solar radiation forecasting". Energy 73, 978–
986, 2014.
- Akarslan E, Hocaoglu FO. "A novel adaptive approach for
hourly solar radiation foreca sting". Renewable
Energy 87, 628–633, 2016.
- Akarslan E, Hocaoglu FO. "An application of MDLPF
models for solar radiation forecasting". International
Journal of Smart Grid and Clean Energy 4(4), 299-
304, 2015.
- Akarslan E, Hocaoǧlu FO, Edizkan R. "Novel short term
solar irradiance forecasting models". Renewable
Energy 123, 58–66, 2018.
- Bessa RJ, Trindade A, Silva CSP, Miranda V. "Probabilistic
solar power forecasting in smart grids using
distributed information". International Journal of
Electrical Power & Energy Systems 72,16–23, 2015.
- Çinar SM, Hocaoğlu FO, Orhun M. "A remotely
accessible solar tracker system design". Journal of
Renewable and Sustainable Energy 6(3), 033143,
2014.
- De Giorgi MG, Congedo PM, Malvoni M, Laforgia D.
"Error analysis of hybri d photovoltaic power
forecasting models: A case study of mediterranean
climate". Energy Conversion and Management 100,
117–130, 2015.
- Huang J, Perry M. "A semi -empirical approach using
gradient boosting and k-nearest neighbors
regression for GEFCom2014 probabilistic solar power
forecasting". International Journal of Forecasting 32,
1081–1086, 2016.
- İzgi E, Öztopal A, Yerli B, Kaymak MK, Şahin AD. "Short–
mid-term solar power prediction by using artificial
neural networks". Solar Energy 86, 725–733, 2012.
- Lin K-P, Pai P-F. "Solar power output forecasting using
evolutionary seasonal decomposition least-square support vector regression". Journal of Cleaner
Production 134, 456–462, 2016.
- Liu J, Fang W, Zhang X, Yang C. "An Improved
Photovoltaic Power Forecasting Model With the
Assistance of Aerosol Index Data". IEEE Transactions
on Sustainable Energy 6,434–442, 2015.
- Mellit A, Massi Pavan A, Lughi V. "Short-term forecasting
of power production in a large-scale photovoltaic
plant". Solar Energy 105, 401–413, 2014.
- Moustris KP, Ziomas IC, Paliatsos AG. "3-Day-Ahead
Forecasting of Regional Pollution Index for the
Pollutants NO2, CO, SO2, and O3 Using Artificial
Neural Networks in Athens, Greece". Water, Air, &
Soil Pollution 209, 29–43, 2009.
- Nastos PT, Paliatsos AG, Koukouletsos KV, Larissi IK,
Moustris KP. "Artificial neural networks modeling for
forecasting the maximum daily total precipitation at
Athens, Greece". Atmospheric Research 144, 141–
150, 2014.
- Wang F, Zhen Z, Mi Z, Sun H, Su S, Yang G. "Solar
irradiance feature extraction and support vector
machines based weather status pattern recognition
model
for short-term photovoltaic
power
forecasting". Energy and Buildings 86, 427–438,
2015.